Gap Buffer 簡潔有效的文字編輯演算法

在對jetpack compose原理進行分析過程中，了解到它的狀態儲存使用的乙個叫gap buffer的資料結構，開始的時候不太清楚這個是什麼演算法，準備進行深入了解下，了解後才發現這個演算法很早就接觸過，之前在做過一道文字編輯器的演算法題的時候，使用的就是這種演算法，今天就來講解下這個演算法以及分析jetpack compose為何使用這種演算法進行狀態儲存。

實現文字編輯器的時候我們會考慮，如果使用鍊錶的話，插入可以在o(1)的複雜度完成，但是如果游標隨機移動的話，查詢的話則需要o(n)的複雜度，如果使用陣列的話，查詢可以在o(1)的複雜度快速完成，但是插入的話則需要o(n)的複雜度。兩者就像魚和熊掌一樣，不可兼得。如何解決這種矛盾，是實現文字編輯器的關鍵，其實有很多演算法都可以取得不錯的效果，比如塊狀鍊錶（可以在o(n^1/2)複雜度完成插入和查詢）、rope樹(一種平衡查詢樹）、piece table(改進版本的gap buffer，微軟doc就是使用的這個演算法，同時可以快速實現撤銷和重做）。不過今天我們的重點是gap buffer演算法，接下來我們就主要分析下gap buffer（gap buffer是notepad++採用的演算法）。

我們來分析下文字編輯器的特點，我們的插入都是在游標處進行的，如果我們在陣列的游標處預留一段空白位置，我們把它叫做buffer，這樣插入的話我們就可以在o(1)的複雜度來完成，如果游標移動到其他位置的話，我們也可以在o(1)的複雜度完成（只是進行移動，不在游標處進行插入），如果游標移動到新的位置並且需要進行插入的時候，我們則需要將空的buffer移動到新的游標位置，這個操作的話需要o(n)的複雜度才能完成（不過對於實際的文字編輯過程，連續的插入遠遠大於移動游標的頻率），如果在某個位置空白的buffer位置不夠了，我們需要對其進行擴容，這個操作同樣需要o(n)的複雜度，因此buffer的size選取也要根據實際情況靈活確定。因此我們就得到了乙個能夠在大多數情況下都能在o(1)的複雜度完成文字編輯器所需要操作的演算法，並且這個演算法還是如此簡潔便於實現。

我們來簡單的模擬上訴演算法流程，假如我們目前文字編輯器內容為"hello,world,游標所在位置為5，buffer size 我們選取5，此時陣列內容如下(「|」代表游標位置，「_」代表空白buffer)

hello,|_____world

我們此時連續輸入my，陣列將變成這樣

hello,my|___world

這時我們移動游標到w位置處，

hello,my___w|orld

由於還沒有執行插入操作，因此此時buffer位置沒有變化，這時我們插入m

hello,mywm|____orld

我們在插入的之前，將buffer移動到w後面，同時更新buffer size 為5（這個可以根據具體情況進行處理，也可以不更新），然後插入m

經過上訴分析，我們發現實現gap buffer需要以下資料結構，乙個陣列，乙個指標表示游標即（gap開始的位置），同時還需要gapsize 表示buffer的大小，我們還需要實現四個操作，插入刪除字元、查詢移動游標、移動buffer位置、擴容，簡單的**如下（沒法編譯，請不要直接拷貝）

int gap_size =5;
struct gapbuffer gapbuffer;
//插入字元
void
insert
(char c)
gapbuffer.array[
++gapbuffer.gapstart]
=c;--gapbuffer.gapsize;
++len;
}//擴容
void
expanison()
//移動gap，這個實現不會擴容buffer
void
movegap
(int pos)
void
arraycopy
(char array,
int srcsatrt,
int dststart,
int len)

**如果直接看的話可能不好理解，但是自己在腦子裡過一遍，自己想下陣列拷貝的位置和大小，應該就能理解了

了解了gap buffer 之後，我們現在再來看jetpack compose為何使用gap buffer來儲存狀態，我們知道ui本質是一顆樹形結構，ui的布局測量渲染都是對樹進行深度遍歷，對於每個元件的狀態儲存，我們可以看成是插入字元，而對於每個元件的遍歷，我們可以看成是游標移動，因此jetpack compose使用此演算法來儲存狀態（不過這裡我比較疑惑的是，為何jetpack compose不採用其他框架使用的樹形結構）。

Gap Buffer 簡潔有效的文字編輯演算法

簡潔的優勢

簡潔的資料結構

簡潔的ios小介面

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